import torch from torch import nn """2维的卷积层,用于图片的卷积""" # 输入图像的通道数=1(灰度图像),卷积核的种类数=3 # 卷积核的shape是3乘3的,扫描步长为1,不加padding layer = nn.Conv2d(1, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=0) """要输入的原始图像""" # 样本数=1,通道数=1,...
通过conv_layer.weight.shape查看卷积核的 shape 是(1, 3, 3, 3),对应是(output_channel, input_channel, kernel_size, kernel_size)。所以第一个维度对应的是卷积核的个数,每个卷积核都是(3,3,3)。虽然每个卷积核都是 3 维的,执行的却是 2 维卷积。下面这个图展示了这个过程。 也就是每个卷积核在 ...
importtorch.nnasnn conv=nn.Conv2d(in_channels=32,out_channels=16,kernel_size=3,stride=1) transpose=nn.ConvTranspose2d(in_channels=32,out_channels=16,kernel_size=3,stride=1) print("conv weight shape:{}".format(conv.weight.shape)) print("transpose2d weight shape:{}".format(transpose.weig...
torch.nn.functional.conv2d(input,weight,bias=None,stride=1,padding=0, dilation=1,groups=1) →Tensor 2.2.2 常用参数 input:输入矩阵,为tensor型, weight:卷积核 ,为tensor型 stride:步长,默认为1 padding:填充大小,默认为0 2.2.3 关于对input和weight的shape详解 方法中对input和weight要求的shape都需要...
m = nn.Conv2d(16, 33, (3, 5), stride=(2, 1), padding=(4, 2), dilation=(3, 1)) input = randn(20, 16, 50, 100) output = m(input) print(output.shape) print(m.weight.shape) #weight bias由系统设置初始值,待模式训练修改 ...
比如input_size = [1,6,1,1], 如果你令conv = nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=6, kernel_size=1, stride=1, dilation: 空洞卷积; padding=0, groups=?, bias=False),则当groups=1时,即为默认的卷积层,则conv.weight.data.size为[6,6,1,1],实际上共有6 * 6=36个参数;若group=3时...
x = self.conv2d(x) return x print(net.conv2d.weight) print(net.conv2d.bias) 它的形参由Pytorch手册可以查得,前三个参数是必须手动提供的,后面的有默认值。接下来将一一介绍: 在Pytorch的nn模块中,它是不需要你手动定义网络层的权重和偏置的,这也是体现Pytorch使用简便的地方。当然,如果有小伙伴适应不了...
回到nn.Conv2d上来,我们可以通过实例名.weight和实例名.bias来查看卷积层的权重和偏置,如上图所示。还有小伙伴要问了,那么它们是如何初始化的呢? 首先给结论,在nn模块中,Pytorch对于卷积层的权重和偏置(如果需要偏置)初始化都是采用He初始化的,因为它非常适合于ReLU函数。这一点大家看Pytorch的nn模...
通过conv_layer.weight.shape查看卷积核的 shape 是(1, 3, 3, 3),对应是(output_channel, input_channel, kernel_size, kernel_size)。所以第一个维度对应的是卷积核的个数,每个卷积核都是(3,3,3)。虽然每个卷积核都是 3 维的,执行的却是 2 维卷积。下面这个图展示了这个过程。
熟悉TensorFlow 的读者知道,在调用其卷积conv2d的时候,TensorFlow 有两种填充方式,分别是padding = 'SAME'和padding = 'VALID',其中前者是默认值。如果卷积的步幅(stride)取值为1,那么 padding = 'SAME' 就是指特征映射的分辨率在卷积前后保持不变,而 padding = 'VALID' 则是要下降k - 1个像素(即不填充,k ...